ProGamer
×
×
  • Создать...

Способ определения мотивации игрока


Данный текст является обязательным к изучению разработчиками компьютерных игр, раскрывает основы психологии игрока. Теория в тексте не такая и свежая, но она не потеряла актуальности и сегодня, будет продолжать работать еще долгое время. Это такой же мастрид, как и основы повествования или композиция дизайна уровней в компьютерных играх. Предупреждение: в тексте ну очень много воды, но мы решили все оставить как есть, если мало времени, то можете ознакомиться с текстом под заголовками «Компетентность», «Автономия» и «Связь с людьми». Есть еще более короткий текст с похожими идеями «Почему мы на самом деле играем?«. Читаем.

Введение

Мотивационные стратегии в геймплее во многом строятся на награждающих парадигмах («морковка на палке»), приманивающих скрытыми уровнями, провокационным контентом и различными вариациями Меча Тысячи Истин. Но разве игры, как и все мы, не хотят быть любимы за то, кем они являются глубоко внутри, а не за то, что у них есть?

Учитывая, насколько сильное эмоциональное вовлечение вызывают современные игры, очевидно, что в основе удовольствия игрока лежат куда более значимые мотивационные динамики. Но что они из себя представляют, как их обнаружить и разобраться в них на практике, чтобы предоставлять более качественный игровой опыт?

Главной преградой на пути составления такой модели выступает бесчисленное множество статей и мини-теорий на тему влияния геймплея на впечатления игрока. В условиях дефицита времени и ресурсов, разработчикам очень сложно проверять, какой из этих подходов (если вообще хоть один) обладает практической ценностью. Ситуацию ещё сильнее усложняет отсутствие весомой статистики, доказывающей реальную ценность даже хороших идей касательно игрового тестирования и выявления соответствующих аспектов психологии игроков.

Вот, что мы признаём четырьмя столпами прикладной модели впечатлений игрока:

  • Она удобно применяется на этапе разработки для обеспечения быстрой и достоверной обратной связи.
  • Она демонстрирует способность точно измерять переменные впечатлений игрока, которые по статистике влияют именно на те вещи, что важны для разработчиков, то есть: удовольствие от игры, её воспринимаемая ценность, желание советовать её другим и стабильная вовлечённость.
  • Она позволяет творчески подходить к разработке, не обременяя себя длинным списком ограничений.
  • Она не расширяет одну, а собирает вместе все теории впечатлений игрока и методологии игровых тестирований (то есть, подводит нас к «теории великого объединения»).

Компания Immersyve последние несколько лет разрабатывала и тестировала именно такую модель. Наш теоретический батальон потратил свыше 20 лет на эмпирические исследования человеческой мотивации, выделяя конкретные мотивационные потребности, которые нам следовало тестировать в контексте игр, тогда как наша бизнес-команда отсекала любые (даже хорошие) идеи, из которых нельзя извлечь ощутимую выгоду на практике.

Здесь мы в общих чертах обрисуем элементы нашей модели, приводя примеры из множества игр, и рассмотрим некоторые точные данные, показывающие, как она может помочь разработчикам понять мотивацию игроков за пределами приёма «морковка на палке» и повысить их способность проверять эту мотивацию на этапе разработки и даже после выхода игры.

Сужение фокуса: глубже вникаем в изучение впечатлений игрока

Бесспорно, главная цель игр – приносить удовольствие, поэтому неудивительно, что на эту тему так много всего написано. Но удовольствие и эмоции – это результат психологических процессов, а не процессы сами по себе. Если мы хотим, чтобы наши игры становились всё лучше и лучше, нужно глубже всматриваться в динамики, определяющие эмоциональный результат.

В качестве примера представьте, что впервые увидели проекционный телевизор и хотите понять, как создаётся изображение на экране. Вы можете разглядывать его в упор и тщательно систематизировать появляющиеся изображения, записывая тысячи разных цветов и скорость смены изображений в различных жанрах. Можно с научной точки зрения определять, насколько пиксели темнее в драмах и светлее в комедиях. Из всего этого можно вывести довольно интересные теории того, как работает телевизор. Но если у вас будет схема внутреннего устройства его электроники, вы поймёте, что все мириады цветов задаются элегантной системой из трёх цветных ламп. У вас будет ёмкое и практичное понимание основ, которые помогут улучшать результат и быстро решать возникающие проблемы.

Похожим образом наша модель описывает источник света, скрывающийся за приятными впечатлениями от игры. Этот подход заходит глубже наблюдения за проявлением эмоций и фокусируется на базовых психологических потребностях, которые могут удовлетворять игры. Как и лампа телевизора, скрывающаяся за множеством цветов на экране, наша модель сосредоточена в самом сердце впечатлений игрока вне зависимости от жанра, платформы и даже индивидуальных различий в том, что сами игроки считают интересным. Что важнее, степень удовлетворения этих потребностей можно быстро и объективно измерить, продемонстрировав вескую статистику взаимосвязи с удовольствием и погружением в игру, наряду с коммерчески важными реакциями, такими как продление подписки (снижение оттока пользователей), воспринимаемая ценность игры и желание рекомендовать её/приобретать продолжения. В сущности, мы убеждены, что этот подход олицетворяет многообещающий шаг в сторону концептуально и методологически пригодной «единой теории» впечатлений игрока.

Наш подход отличается от остальных ещё и тем, что мы не просто собираем множество информации о поведении игроков и потом гадаем на чайной гуще, строя всяческие предположения. Мы начали с подробной, зарекомендовавшей себя модели, а потом собирали данные для проверки своих гипотез о том, какие комбинации этих мотивационных ламп приводят к увлекательному и интересному игровому опыту, который все игры стремятся преподнести.

Итак, давайте углубимся в детали этого подхода и приведём несколько примеров.

Модель PENS

Полноценная теория мотивации в играх не должна ограничиваться сбором статистики поведения игроков (например, «игроки любят морковку» или «игроки гонятся за испытаниями»), а должна описывать энергию, лежащую в основе их действий (то есть, «мотивационную лампу»). Наши исследования показали, что таковая энергия проявляется в форме трёх базовых психологических потребностей: в компетентности, автономии и связи с людьми – главных компонентов того, что мы называем PENS (Player Experience of Need Satisfaction, «Удовлетворение потребностей игрока»). За последние два года мы провели множество исследований как в нашей лаборатории тестирования игр, так и на практике с тысячами геймеров. В каждом случае удовлетворение этих потребностей существенно сказывалось на впечатлениях геймеров и успешности игры.

С методологической точки зрения, работать с подходом PENS легко, благодаря его эффективной нацеленности на специфические игровые переживания, связанные с удовлетворением потребностей, и получением практически моментальной обратной связи. Эти критерии легко адаптируются под применение в особых дизайнерских приёмах или геймплейных идеях, или в более глубокой проработке игр. Несмотря на такую простоту, мы продемонстрируем вам весьма интересные связи с широким диапазоном результатов. Именно простота методологии вкупе с мощным прогнозированием вселяет в нас уверенность, что этот подход будет серьёзным дополнением к тестовому арсеналу разработчиков, даже когда новые идеи стремительно сменяют одна другую.

Давайте поближе познакомимся с каждой из потребностей модели PENS, и их влиянием на результаты, которых пытаются добиться разработчики.

Компетентность: потребность, стоящая за нашей любовью к испытаниям

Компетентность можно очень просто определить как внутреннюю потребность ощущать эффективность своих действий. Многочисленные исследования показывают, что и во время работы, и на досуге мы ищем возможность почувствовать свою компетентность и испытать следующее за этим чувством удовлетворение. Неважно, чем мы занимаемся – ощущение собственной эффективности всегда придаёт нам энергии и мотивирует на дальнейшие действия, а ощущение неэффективности снижает мотивацию и оказывает негативное психологическое воздействие.

Почему игрокам нравится проходить через один и тот же игровой контент на повышенных уровнях сложности? Почему трудности так захватывают игроков, а их преодоление вызывает такую радость? Потому что игровые испытания удовлетворяют потребность в компетентности и позволяют расширять свои возможности, возможно, куда более быстрым и прямым способом, нежели в «реальной» жизни. Будь то следующий уровень в Geometry Wars или открытие сложности «Insane» в Gears of War – игра воспринимается приятнее, когда предоставляет больше возможностей для удовлетворения данной потребности, и игроки ценят это на подсознательном уровне.

Показатель первый: потребность в компетентности

Так что, мы убеждены, что именно потребность в компетентности совмещает в себе и объясняет энергию, стоящую за эмпирическими результатами, к которым стремятся разработчики – таким как «оптимальная сложность» и «плавное течение игры». Но, чтобы продемонстрировать причастность этого и других компонентов мотивационной модели PENS к важным реакциям игрока (воспринимаемая ценность, удовольствие от игры и т.д.), нам следует показать всю прогнозирующую мощь замера удовлетворения этой потребности в качестве метода игрового тестирования.

В Таблице 1 показывается взаимосвязь удовлетворения потребности в компетентности с важными переменными в различных жанрах. Как видно из таблицы, компетентность заметно влияет на удовольствие игрока и степень его погружения в игру, а также на его оценку игры и другие коммерчески важные переменные. Прогнозирующая ценность сохраняется независимо от жанра, что доказывает глобальную значимость потребности в компетентности в качестве тестового средства.

Таблица 1. Зависимость между ощущением компетентности и важными реакциями игрока (в разных жанрах).

Таблица 1. Зависимость между ощущением компетентности и важными реакциями игрока (в разных жанрах).

Таблица 1 явно демонстрирует прогнозирующую способность лаконичной, но тщательно проработанной и проверенной оценки потребности в компетентности по модели PENS. Следует заметить, что этот подход можно по-разному применять во время разработки, замеряя, насколько различные версии элементов дизайна удовлетворяют потребность, и отмечая разницу между степенью её удовлетворения по ходу прогрессии геймплея. Что касается самих измерений, помните, что главное в этом методе – фокусироваться на удовлетворении внутренней потребности (ощущении эффективности), а не на эмоциональных реакциях (радость и удовольствие от игры). Мы выяснили, что полезно спрашивать игроков об их ощущении компетентности отдельно в игровом процессе и игровых механиках (например, управление) и в обоих случаях стабильно наблюдали тесную связь с положительными реакциями.

Взгляните на те моменты в таблице, когда компетентность влияет на реакции не так сильно – например, на степень погружения в стратегиях – это имеет свой концептуальный смысл. Успешное налаживание производства в городе в Civilization IV не затянет вас в игру так, как удачный хедшот в напряжённом раунде в Counter Strike. Как мы ещё увидим, на удовольствие и погружение в стратегиях заметнее влияют другие потребности, в особенности, автономия, которую мы и рассмотрим далее.

Автономия: потребность, стоящая за нашей любовью к свободе

Вторая внутренняя психологическая потребность в модели PENS – это автономия, ощущение свободы воли или возможности самостоятельного определения своих решений и действий. Деятельность, при которой мы вольны принимать собственные решения, направляясь по желаемому пути, с большей вероятностью возбуждает нас и мотивирует продолжать эту деятельность. Этого не добиться без надлежащих усилий – навязанные выборы не считаются и даже демотивируют. К таковым относится частое лишение игрока контроля над персонажем в промежуточных роликах, невидимые стены и геймплей, построенный на иллюзии выбора (т.е. можно перерезать и красный, и синий провод, обезвреживая бомбу), когда правильный путь уготован всего один (красный провод = взрыв).

Потребность в автономии подпитывает желание игрока заполучить больше свободы, и благодаря ей так ценятся игры, предоставляющие свободный и не ограниченный временными рамками геймплей. Лучшими примерами здесь выступают «песочницы» наподобие Sim City, но наши данные показывают, что от автономии игрока выигрывают все жанры.

Мы определили, что в пошаговых стратегиях автономия позволяет наиболее удачно прогнозировать удовольствие от игры, с корреляцией в районе 0,5. Это говорит о том, что большая доля удовольствия игрока напрямую связана с ощущением автономии. Похожие по силе связи наблюдаются и с коммерчески важными реакциями, то есть, воспринимаемой ценностью, желанием ознакомиться с другими играми этого разработчика и желанием рекомендовать игру другим людям. В Таблице 2 продемонстрирована глобальная ценность замера удовлетворения потребности в автономии в разных жанрах.

Показатель второй: потребность в автономии

Из таблицы видно, что ощущение автономии показывает стабильную связь с важными реакциями вне зависимости от жанра или платформы (почти как и в случае с компетентностью). В особенности это касается MMO-игр (WoW), стратегий (RTS и TBS) и адвенчур (Zelda). Существенная способность автономии прогнозировать интересующие реакции поддерживает нашу гипотезу о том, что PENS – глобальная модель. Концептуально, потребность в автономии стоит за попытками создания неограниченного геймплея и массовой тенденции предоставлять игроку больше различных выборов для персонализации многочисленных аспектов игрового опыта.

Таблица 2. Зависимость между ощущением автономии и важными реакциями игрока (в разных жанрах).

Таблица 2. Зависимость между ощущением автономии и важными реакциями игрока (в разных жанрах).

Сила потребности в автономии также объясняет некоторые моменты в поведении игроков, к примеру, невероятно настойчивое желание «сломать» игру (как иногда выражается Уилл Райт (Will Wright)). На YouTube вы найдёте уйму видео, демонстрирующих настойчивость игроков в поиске способов расширить свою свободу в виртуальных мирах, в частности так, как это даже не задумывалось разработчиками. Модель PENS позволяет нам как понять всю важность этой потребности, так и определить, насколько наши игры её удовлетворяют.

Последней базовой мотивационной потребностью в нашей лампе является потребность в связи с людьми, её мы и рассмотрим далее.

Связь с людьми: потребность, стоящая за нашей любовью к социальным контактам

Связь с людьми – третья потребность мотивационной модели удовлетворения потребностей. За пределами гейминга она давно считается важной мотивационной переменной, но её влияние на впечатления игрока возросло только в последние годы, вместе с ростом популярности многопользовательских игр.

Потребность в связи с людьми – это внутреннее желание контактировать с другими так, чтобы эти контакты были уместными и полезными. Тем из вас, кто работает над очередным зомби-шутером, может показаться, что настало время отойти и перекусить, и в чём-то вы можете быть правы. Но, как и две других потребности, связь с людьми лежит в основе мотивации и её важно удовлетворять во всех жанрах. Наши данные показывают, что во всех играх, где мультиплеерный компонент позволяет заводить реальные знакомства – с товарищами по команде, согильдийцами или друзьям из соцсетей – возможность социальных контактов вызывает чувство удовлетворённости и возбуждения. Неважно, «пати/гильдии» в World of Warcraft, «ганги/корпорации» в Eve Online или тиммейты в командных шутерах – практически все эти мультиплеерные функции способны удовлетворить потребность в связи с людьми и вносят значительный вклад в мотивацию игрока и его удовольствие от игры.

Наши исследования показали, что, в частности, в MMO и многопользовательских шутерах связь с людьми оказывает важнейшее влияние на удовольствие, воспринимаемую ценность и постоянную вовлечённость. Таблица 3 совмещает эти данные по двум жанрам. Также мы рассматривали связь с людьми и в других контекстах, например, в многопользовательских стратегиях или даже в случаях, когда ИИ способен взаимодействовать с игроками так, чтобы удовлетворять эту потребность. В целом, когда связь людей в играх станет ярче выраженной и более эффективной, важность этой потребности будет только возрастать.

Показатель третий: потребность в связи с людьми

Теперь, когда мы выделили ключевые составляющие модели PENS, мы можем составить полную корреляционную таблицу, показывающую, насколько каждая потребность способствует искомым реакциям игроков в разных жанрах. Как и красная, зелёная и синяя лампы в проекционном телевизоре, три потребности работают сообща, действуя с различной интенсивностью в разных жанрах. Например, в стратегиях-песочницах главную роль в достижении важных реакций ожидаемо играет потребность в автономии.

Таблица 3. Зависимость между ощущением связи с людьми и важными реакциями игрока (в разных жанрах).

Таблица 3. Зависимость между ощущением связи с людьми и важными реакциями игрока (в разных жанрах).

Мы также добавили переменную «Составная PENS», представляющую из себя глобальную оценку влияния всех потребностей модели PENS на мотивацию игрока.

Таблица 4. Зависимость между всеми потребностями PENS и важными реакциями игрока (в разных жанрах).

Таблица 4. Зависимость между всеми потребностями PENS и важными реакциями игрока (в разных жанрах).

Общая картина показывает, что почти во всех случаях каждая потребность существенно помогает прогнозировать как впечатления игрока, так и коммерчески важные реакции.

Покажи мне деньги: почему показатели PENS важнее показателя «удовольствия»

Одна из наших гипотез заключается в том, что переменные PENS скрываются за такими вещами, как удовольствие от игры и её воспринимаемая ценность. Поэтому наши данные должны показать, что модель PENS связана с глубинными процессами. Мы достигли этой цели с помощью различных объективных анализов, но здесь представим только корреляционные и регрессионные.

Краткое пояснение по поводу регрессионного анализа для тех, кто с ним не знаком. Регрессия позволяет определить относительное влияние различных факторов на итоговый результат. Например, вы хотите знать, какие факторы влияют на хорошие оценки в классе. Вы определяете две переменных, прогнозирующих хорошие оценки: мотивация учащихся и их расположение ближе к передней части класса. Вы сосредоточитесь на повышении мотивации или перестроите классную комнату, чтобы впереди помещалось больше людей? Или и то и другое? Важно понимать, каково влияние каждой конкретной переменной и как одна (мотивация) может отставать от другой (расположение). Регрессионный анализ как раз и позволяет это понять. Мы можем рассматривать группы переменных и наблюдать их относительное влияние на результат. Мы можем уделять больше внимания тем, которые заслуживают большего внимания.

Итак, давайте изобразим вышесказанное с помощью двух факторов: удовольствия от игры и показателей PENS. Мы недавно завершили исследование среди MMO-игроков, занявшее восемь месяцев, в котором сначала в марте спрашивали их, приносит ли игра радость/удовольствие (т.е. обычные вопросы, что задают разработчики во время игровых тестов) и удовлетворяются ли потребности в автономии, компетентности и связи с людьми. Затем мы вновь обратились к игрокам в ноябре, выясняя, играют ли они в ту же игру до сих пор и интересуясь их впечатлениями об игре и её оценкой.

В корреляционном анализе для тех, кто продолжал играть всё это время, наша модель превзошла показатель удовольствия по прогнозирующей способности, при этом оба показателя положительно отразились на энтузиазме игроков («Крутая игра!» ) и воспринимаемой ценности игры (см. Таблицу 5).

Таблица 5. Как мартовские показатели удовольствия и PENS коррелируют с ноябрьской реакцией игроков (т.е. через восемь месяцев).

Таблица 5. Как мартовские показатели удовольствия и PENS коррелируют с ноябрьской реакцией игроков (т.е. через восемь месяцев).

Вы можете подумать, что удовольствие может выступать разумной альтернативной PENS, прогнозируя примерно равные результаты. Но наши данные показывают обратное. Проведя регрессионный анализ, мы выяснили, на чём действительно всё держится (помните мотивацию против размещения учащихся?), и модель PENS показала стабильную зависимость по всем пунктам, а удовольствие – нет. Другими словами, именно наши показатели удовлетворения потребностей и предсказывали реакцию игроков, в том числе и продолжительную игру (см. Таблицу 6).

Таблица 6. Что в действительности влияет на результат?

Таблица 6. Что в действительности влияет на результат?

Как мартовские показатели удовольствия и PENS коррелируют с ноябрьской реакцией игроков (т.е. через восемь месяцев).

Это напрямую подтверждает нашу гипотезу о том, что именно удовлетворение внутренних потребностей делает игры успешными, как в эмоциональном отклике игроков («Крутая игра!»), так и в коммерчески важных реакциях (воспринимаемая ценность и готовность к будущим покупкам). Собственно, «крутой» игру делает именно удовлетворение мотивационных потребностей, что поддерживает нашу идею о мотивационной лампе, скрывающейся за внешними проявлениями удовольствия и позволяющей напрямую определять, что важнее для игрового опыта, чтобы добиваться коммерческого успеха игры и стабильного энтузиазма среди игроков.

Как это сказывается на финансовом положении игр? Согласно приведённым таблицам по исследованию MMO, только наша модель способна прогнозировать восемь месяцев стабильной игры. Показатель радости/удовольствия к продолжительной игре отношения не имеет. Мы приблизительно подсчитали, что разработчик MMO-игры может повысить удержание пользователей (сократить их отток) на 15-20%, если в своих тестах будет пользоваться моделью PENS, что в пересчёте на стоимость современных подписок (около $15/месяц) составит порядка $25000 дополнительной прибыли в месяц на каждые 10000 игроков. Для игры с пользовательской базой в 100000 человек это $3 млн. в год (по большей части перетекающих в итоговую прибыль).

Давайте взглянем на другое исследование, смещающее фокус с MMO в сторону двух консольных адвенчур…

Удовлетворение потребностей: ключевой ингредиент успешных игр

В другом исследовании мы решили сопоставить модель PENS с играми, различающимися как в плане критики, так и в плане коммерческого успеха. Для этого мы выбрали две игры от Nintendo, одна с высоким рейтингом, другая с низким, по данным gamerankings.com. Нам нравится gamerankings.com, потому что там собираются оценки со множества сайтов, и, следовательно, предвзятость рейтинга минимальна. Игра с высоким рейтингом (98%) – это Ocarina of Time (сюрприз, сюрприз), а с низким рейтингом – A Bug’s Life (57%). Вторую мы выбрали благодаря схожести жанра/платформы, чтобы различия сводились только к качеству игры.

Во-первых, чтобы подтвердить способность модели PENS прогнозировать качество игры, мы пригласили участников в свою лабораторию, где они играли в обе игры и оценивали свои впечатления. Zelda получила больше баллов по нашим показателям, равно как и по удовольствию игроков и по их прогнозам о том, как долго игра будет оставаться для них интересной. Сводная корреляция представлена в Таблице 7.

По сравнению с рейтингами, PENS примерно вдвое лучше справляется с прогнозированием удовольствия от игры и её воспринимаемой ценности, но как PENS, так и рейтинги показали существенную корреляцию с реакцией игроков. Тогда мы обратились к регрессии, и, как и в предыдущем исследовании, PENS сохранила свою прогнозирующую способность, а рейтинги её утратили. Другими словами, эмпирические данные (собранные в Таблице 8) показывают, что в плане удовольствия и воспринимаемой ценности парадом командует именно удовлетворение потребностей, и, вероятно, именно оно и лежит в основе высоких рейтингов.

Таблица 7. Сравнение PENS с игровыми рейтингами (gamerankings.com) в корреляции с удовольствием и воспринимаемой ценностью.

Таблица 7. Сравнение PENS с игровыми рейтингами (gamerankings.com) в корреляции с удовольствием и воспринимаемой ценностью.

Таблица 8. Что в действительности определяет результат? Сравнение способности PENS и игровых рейтингов (gamerankings.com) прогнозировать удовольствие и воспринимаемую ценность по результатам регрессивного анализа.

Таблица 8. Что в действительности определяет результат? Сравнение способности PENS и игровых рейтингов (gamerankings.com) прогнозировать удовольствие и воспринимаемую ценность по результатам регрессивного анализа.

PENS в роли глобального теста на привлекательность игры

Теперь обратимся к вопросу индивидуальных различий между игроками. Кому-то нравится «нагибать нубов» в онлайне, а кому-то по душе спокойная атмосфера Bejeweled. Всегда ли модель PENS сможет предсказать, что понравится игрокам, а что нет? Чтобы проверить, подойдёт ли наша модель для единой теории, мы провели в своей лаборатории ещё одно исследование, где испытуемые играли в четыре разных игры различных жанров. Всякий раз игры оценивались ими в плане доставленного удовольствия и предпочтительности, наряду с оценкой показателей PENS. Используя более изощрённую статистику (иерархическое линейное моделирование), подробно описанную в технической документации, которую можно найти на других ресурсах, мы продемонстрировали, что вне зависимости от личных игровых предпочтений, PENS предсказывает не только удовольствие от игры, но и желание (или отсутствие желания) продолжать играть в конкретную игру во время периода свободного выбора. Это доказывает, что модель работает не только независимо от жанра, но и независимо от индивидуальных предпочтений игроков. Это повышает её экономичность и ценность на этапе игровых тестов.

Важный момент из этого исследования: участвовали в нём не заядлые геймеры, а люди из разных групп населения. Это прямо указывает на то, что удовлетворение потребностей модели PENS позволяет привлекать более широкую аудиторию и увеличивать размер потенциального рынка.

Когда дело доходит до морковок, всем заправляет контекст

Мы начали с разговора о распространении мотивационного приёма с морковкой в игровом дизайне. Мы надеемся, что представленные в этой статье данные помогут понять, что есть более важные, качественные аспекты геймплея, которые легко поддаются определению и способствуют стабильному удовольствию от игры и высокой воспринимаемой ценности без необходимости в скармливании игрокам нового контента. На самом деле, мы часто спрашиваем игроков, насколько важны такие морковки и вообще награды в играх, и выявили, что их связь с удовлетворением потребностей по модели PENS весьма слаба.

Просматривая данные анализов, включающих показатели PENS и мнение игроков о ценности внутриигровых наград, мы замечаем, что зависимость результатов от наших показателей намного сильнее. Наши данные позволяют нам выделить важный момент, который нужно держать в уме при разработке морковок – их мотивация наиболее сильна, когда они специально направлены на усиление чувства компетентности, автономии или связи с людьми. Хорошим примером тут будет получение маунта на 40 уровне в World of Warcraft. Конечно, это награда, но она повышает как автономию (то есть, возможность исследовать местность), так и компетентность в путешествиях. Другой пример – верёвка с крюком из Zelda: Ocarina of Time, которая расширяет ваш арсенал, повышая компетентность в преодолении игровых трудностей, и существенно расширяет автономию в плане передвижения по игровому пространству. Мы советуем разработчикам, прежде чем тратить ресурсы на очередную сверкающую безделушку, подумать, насколько она будет полезной в удовлетворении потребностей, потому что иначе она не окупится в плане удовольствия и воспринимаемой ценности со стороны игроков.

Показатель четвёртый: бесконечные подарки

Показатель четвёртый: бесконечные подарки

Применение PENS на практике

Как мы говорили, одной из целей создания этой модели было выдвинуть экономичную методологию, позволяющую получать быструю и достоверную обратную связь. Все представленные здесь данные были получены с помощью наблюдения за удовлетворением потребности игроков в компетентности, автономии и связи с людьми в контексте геймплея – такой подход может быть легко интегрирован в протокол большинства тестовых методологий или использоваться в качестве самостоятельного метода для получения мощного первого впечатления о мотивационной ценности новых дизайнерских идей.

Хотим подчеркнуть, что, как и в случае с хорошей игрой, достоверные подсчёты по модели PENS, обладающие продемонстрированной нами прогнозирующей способностью, требуют нескольких итераций и привлечения опытного методологиста/статистика в команду, отвечающую за проведение игровых тестов. Отчасти эвристическая ценность модели PENS для разработчиков заключается в простоте понимания выделенных нами мотивационных потребностей, но в них есть и свои нюансы, так что правильно определить степень их удовлетворения не так просто. Если нам поступит такое предложение, мы с радостью опубликуем в журнале статью, где подробно описаны технические аспекты большей части работы, которую мы тут обсуждали.

Ещё пара слов о сильных и слабых сторонах модели и методологии PENS в нынешнем виде. Immersyve посвятила многие годы и сотни часов на доказательство верности этого подхода, но он по-прежнему остаётся относительно новым в области игр, так что его ценность, несомненно, будет только расти, когда разработчики начнут применять его в деле и он станет более тонким инструментом. Тем не менее, уже сегодня этот метод показывает отличные результаты вне зависимости от жанра или платформы, затрагивая саму суть того, что влияет на впечатления игроков, и обращаясь к факторам, от которых зависит коммерческий успех и оценки критиков.

В настоящий момент подходят к завершению несколько исследований, которые, как мы ожидаем, ещё сильнее укрепят прогнозирующую способность показателей PENS в качестве тестового инструмента. Что более интересно, мы заканчиваем работу над стандартизированными баллами PENS, которые в первое время позволят разработчикам измерять впечатления игроков, сравнивая свою игру с лучшими в её классе. Очень скоро мы поделимся новостями на эту тему.

Заключение

Уже несколько лет Immersyve работает над прикладной теорией мотивации для игровой индустрии, чтобы помочь разработчикам понять, что лежит в основе мотивации игроков за пределами морковки на палке. С методологической точки зрения, мы хотим предоставить модель для практических тестов, принимающую во внимание возрастающее давление на разработчиков, то есть, с достойной прогнозирующей способностью при минимальном вмешательстве в производственный график.

Модель PENS выделяет три базовых психологических потребности – в компетентности, автономии и связи с людьми, которые, как мы продемонстрировали, лежат в основе удовольствия от игры и её воспринимаемой ценности. Собирая отзывы игроков о степени удовлетворения этих потребностей, модель PENS может в значительной мере предсказывать позитивные реакции игроков, в том числе и коммерчески важные, на порядок эффективнее более традиционных отзывов об удовольствии от игры. И, несмотря на всю концептуальную простоту, она в перспективе может стать «единой теорией» впечатлений игрока, показывая высокую прогнозирующую способность независимо от жанра, платформы и даже индивидуальных предпочтений.

Мы убеждены, что, помимо практической ценности в качестве тестового инструмента, PENS будет иметь и концептуальную ценность для игровой индустрии, выраженную тремя следующими пунктами:

  • PENS – это удобная эвристическая модель психологии игрока, которую разработчик может легко понять и носить с собой в кармане. Создание превосходной игры всегда будет искусством, а не наукой – но понимание мотивационных потребностей игрока может способствовать инновациям и помогать отсеивать специфические дизайнерские идеи.
  • Модель и методология PENS позволяет охватывать инновации, не падая жертвой избытка лишних нововведений. Одна из трудностей подхода, базирующегося на данных о поведении игроков, состоит в том, что игры и технологии постоянно расширяют поведенческие реакции (как пример – Wii). В результате при таком подходе приходится постоянно целиться в движущуюся мишень. Но мотивационная лампа модели PENS выделяется своим постоянством – она измеряет фундаментальную энергию, стоящую за впечатлениями игрока, вне зависимости от внешних проявлений.
  • Описание впечатлений игрока прозрачными терминами удовлетворения потребностей предоставит игровой индустрии новый, давно заслуженный язык для объяснения того, что делает игры такими уникальными. Это позволяет нам объективно высказываться о ценности игр, устраняет предвзятые обвинения в их бессодержательности и предоставляет новый лексикон для области серьёзных игр, где, как следует из названия, удовольствие не всегда основная цель. Говоря об играх терминами удовлетворения потребностей в автономии, компетентности и связи с людьми, мы признаём, что это делает их интересным развлечением, но при этом может сделать и чем-то большим.

В ближайшем будущем мы поделимся новой информацией о ходе разработки модели PENS. Надеемся, что эти идеи продолжат доказывать свою ценность в разработке и тестировании игр.

A New Method For Measuring What Players Find Most Rewarding and Motivating About Your Game — Gamasutra.


Владимир FrostBite Хохлов @progamer_ru [email protected]

Комментарии

Вы должны быть зарегистрированы, чтобы оставить комментарий

Зарегистрируйтесь, это просто!


Зарегистрироваться

Уже зарегистрированы?


Войти сейчас